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【笔记三】飞浆-信息抽取

信息抽取概述

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实体抽取

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BIOES标注模式 B-begin, I-inside, O-outside/other, E-end, S-single

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关系抽取

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关系分类是关系抽取的第二步

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标签都是预先定义好的
Sigmod 根据每个字/词输出的概率，进行分类~ 大于阈值为1 ，可以输出多个类别
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对于实体对多重组合的复杂问题，抛弃了BIO的标注方式
如何预测尾实体？每个词有多种向量表示，把这些词向量加权平均，再和encoder的每个字的向量表示相加，考虑当前词和预测词之间的关系，就可以把与【结节】有关系的词抽取出来

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远监督噪音（DS）：拿知识库直接匹配文本的过程
由于特定领域的标注数据难度大、成本高，可以考虑使用海量知识库中的文体，如果两个词出现在一句话/文本中，我们就认为他们是有关系的，可以从中抽取出实体和关系。 但这个过程似乎有些草率，也会存在一些问题~ 抽取出不正确或有问题的实体关系，就产生了一定的噪音 如，娱乐新闻中，男明星和女明星离婚了，之后又描述了他们之前的很多事情，那他们直接就不存在婚姻关系~

文档级抽取：长文本/文档

开放育关系抽取，在构建知识图谱的时候需要~ 因为不预先定义关系，关系类别是从文本中来的，S 主语、P 谓语、 O 宾语

事件抽取

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位置、大小都是事件要素
触发词和要素，称为事件
（1）触发词当做头实体：圆开/结节影
（2）要素当做尾实体：病变位置、大小
（3）进而构建关系

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    今天迁移一个站点时遇到一个坑爹问题,同一个jsonp接口在跨域时都能调用成功,但是在同域下调用虽然成功,但是数据却有问题. 此处贴出我的后端代码片段 $mi_id = htmlspecialchars(trim($_GET['mi_id '])); $mi_cv = htmlspecialchars(trim($_GET['mi_cv ']));  贴出我前端代码片段: $.aj
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